Plugins

Informações de desenvolvimento local do Harness: verificações de ambiente e runtime, git status/diff/log/commit, snapshots na gravação com restauração por versão e checagens de projetos Node, Python e Go.

Sincroniza o diretório home do DSH e a memória Mnemon por remoto Git: pull, push, intervalo, migração entre dispositivos, backups iniciais e detecção de conflitos. Em conflito, para antes do push e preserva commits locais. O painel lista até 100 operações recentes e caminhos dos backups.

Equipe de subagentes funcionários de IA para DeepSeek Harness: gestão, lances do CEO, orquestração n8n e canvas arrastável. Sete funções (diretor de projeto, PM, líder técnico, engenheiro, analista, QA, revisor), cada uma com persona, modelo e ferramentas permitidas. Ao anunciar uma missão, dão lances; primeira linha obrigatória: 【accept】 ou 【decline】. O trabalho aceito roda em paralelo. O canvas liga funcionários ao início e usa {{input}} para resultados anteriores. O grafo executa por camadas topológicas: paralelo entre funcionários, serial dentro de cada um; falhas anteriores pulam os nós seguintes. Inclui painéis web de funcionários/missões/transcrições, /dsh-company, espelho ao vivo do agent-team integrado, missões excluíveis e memória privada por funcionário.

Painel flutuante de curadoria Bilibili para DSH: aprende interesses em intervalos probabilísticos e os reduz por meia-vida. Seleciona vídeos dentro do orçamento de tokens derivado do limite diário de gastos e só avisa se a pontuação superar o limiar. Comentários vêm desligados; ao ativar, há modo rascunho e confirmação ou automático com autoverificação, sob cota diária. Comentários sobre política, governo e ciência de fronteira são proibidos; identificadores da conta são removidos do texto antes de publicar. Entra com seus cookies Bilibili; recomenda-se conta separada para publicação.

Faz o DSH falar: reescreve cada resposta em linguagem oral natural antes de ler, incluindo código, tabelas e Markdown. Funciona imediatamente com TTS do sistema; Doubao (API de terceiros) adiciona dialetos e vozes expressivas; Kokoro local funciona offline e mantém o conteúdo no dispositivo. Compatível com DSH desktop e dsh web. Sons opcionais avisam quando o agente está trabalhando, terminou ou aguarda resposta; tons incluídos podem ser trocados e áudio próprio é aceito.

Ferramentas de mídia Qwen via Alibaba Cloud DashScope: compreensão multimodal de vídeo e áudio, texto para fala com vozes predefinidas e geração de áudio de cenas.

Unifica dois backends de automação Windows (dsh-computer-use-win e windows-mcp) em uma só superfície MCP. Ambos devem ser instalados antes: o primeiro como plugin DSH e windows-mcp via uv tool install windows-mcp --python 3.14. Depois execute uma vez scripts/patch-backend.mjs (reescreve o código local de windows-mcp; sem o patch, screenshot/read_webpage/launch_app falham) e desative a montagem wincu independente. Reduz 44 ferramentas a 29, removendo 10 duplicadas, 4 perigosas (PowerShell, Registry, FileSystem, Process) e 1 de gerenciamento de ferramentas. Uma proteção graduada por reversibilidade bloqueia chamadas perigosas antes de encaminhá-las.

Memória SQLite por projeto, com recuperação progressiva, contexto limitado, botão no compositor e revisão visual. Instale o bundle DSH na raiz do repositório e execute /learning-init com o caminho absoluto do projeto usando Python local 3.10+.

Memória para conversas longas no DeepSeek Harness (DSH): conserva decisões estabelecidas, correções do usuário e números exatos com suas condições e fontes, mesmo após compactação e reinícios, em sessões de 100 a mais de 1.000 turnos. Cada etapa do modelo recebe um único bloco pequeno de evidências com orçamento; regras de skills ativadas são reaplicadas nesse mesmo bloco.

Visualização de replay de conversas DSH: reproduz prompts e respostas turno a turno em ritmo de leitura enquanto raciocínio e saídas de ferramentas passam; pausa um segundo após cada prompt. Também pode reexecutar os prompts originais em uma nova sessão e gravar a própria conversa em WebM por um canvas 1280x720, sem permissão de gravação de tela do SO.

Regenera o título da sessão a partir dos últimos 10 prompts do usuário usando o modelo que ela própria usou mais recentemente. Mostra uma prévia editável antes de salvar o novo título.

Assume a compactação manual e automática: pode usar um modelo de compactação (com fallback para um segundo ou uso direto) ou um fold mecânico que cria localmente o cartão-resumo sem chamada ao modelo. O fold passa pela transação oficial, então os eventos substituídos permanecem no session log append-only com seus sequence IDs. Adapta código de `dsh-compact-saviour` e o fold mecânico de `dsh-ledger-compact` (ambos MIT). Instale no lugar de `dsh-compact-saviour`, não junto.

Cria persona e memória a partir de um único AGENT.md: os primeiros 40.000 caracteres são inseridos no system prompt de cada sessão; o excedente é truncado com uma nota. Editável em Settings. As linhas de diário por turno são mescladas por similaridade, agrupadas pela frequência de recuperação e removidas apenas ao atingir o limite de 2 MB.

Modo persona com cartões de personagem, memória de longo prazo que enfraquece e pode ser revisada, diários, biblioteca de referências e figurinhas.

Transforma a assinatura MiniMax Code (Mavis) já conectada neste computador em um provedor de modelos DSH. Renova o token OAuth por conta própria, permitindo manter o cliente desktop fechado; inclui painéis de pontos, check-in e cota da assinatura.

Cadeias declarativas de fallback provider/model para o seletor: cadeia root ordenada, pools nomeados, troca por código de falha, cooldown por model, presets por horário e roteamento por role de subagent. Fork de omdsh-dev/dsh-llm-fallbacks 0.6.5; não instale junto, pois ambos usam o profile row id “llm-fallbacks”.

Executa o ZCode CLI instalado localmente como rota de modelo `zcode` no DSH. Todo o tráfego é assinado pelo binário oficial; o plugin não envia solicitações próprias, não falsifica pedidos do cliente nem envia credenciais para fora do computador (o token do plano só é decifrado na memória para ser entregue ao CLI oficial). Não requer API key. Oferece canais one-shot pago e app-server gratuito. Desde v0.3.0 inclui uma ponte HTTP MCP; chamadas de ferramentas passam pela aprovação do DSH. Inclui documento contract e gate `node --test`.

Faz login no ChatGPT Codex por OAuth da OpenAI e adiciona ChatGPT como provedor LLM selecionável (streaming, reasoning effort Off/Low/High/Max, imagens). Inclui uma ferramenta codex para o DeepSeek escalar tarefas por sessão, delegação opcional de tarefas leves ao DeepSeek e gestão do uso da assinatura e dos créditos de redefinição de cota.

Adiciona ao DeepSeek Harness os modelos disponíveis no app WorkBuddy Desktop autenticado, com apps CN e internacional em grupos separados. Derivado reconstruído de dsh-workbuddy-connect@0.7.9 (originalmente corrinehu/dsh-workbuddy-connect); registra os mesmos IDs workbuddy/workbuddy-ai e não pode coexistir com outras pontes WorkBuddy.

Tema Scaramouche escuro e vítreo para DeepSeek Harness, com papéis de parede estáticos e em vídeo, vídeo de abertura, música ambiente, partículas e dock arrastável.

Painel de uso do OpenCode na barra lateral do DeepSeek Harness: cotas, consumo, períodos de assinatura Go, gastos no Console, tendências, previsões, detalhamento por modelo, várias contas, filtro de contas de serviço e interface em inglês/chinês.

Central de cobrança Tokenrhythm para DeepSeek Harness: saldo e quota com validade, cartões de preço por modelo, calendário de uso de 30 dias, testes de conexão e gestão de API keys da plataforma; credenciais ficam no host local. Fork de canal único de 162568316/dsh-tokenrhythm-bill; package name, Cordis id e route prefix diferem, portanto ambos podem ser instalados lado a lado.

Painel de tokens do DeepSeek Harness. Uma página de configurações mostra totais de entrada/saída/cache-read/cache-write, mapa de calor diário verde estilo GitHub colorido por uso e alternância de gráficos de pizza/barras das participações por modelo (provider/model). Tudo vem dos logs locais, sem chamadas à API upstream.

Fudan · Desktop: barra de status de cota DeepSeek e clima do campus, seis papéis de parede selecionados e workspace 知行台 totalmente local de agenda/conhecimento, com UI editorial Fudan e revisão semanal.